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广州旅游网站建设,上海市企业服务云简介,网站设计模板免费下载,phpcms 网站转移AUTOENV#xff1a;自动生成环境框架#xff0c;助力跨环境代理学习测量 今天#xff0c;我想和大家介绍一篇发表于arXiv的论文#xff1a;《AUTOENV: Automated Environments for Measuring Cross-Environment Agent Learning》。这篇论文由香港科技大学#xff08;广州校…AUTOENV自动生成环境框架助力跨环境代理学习测量今天我想和大家介绍一篇发表于arXiv的论文《AUTOENV: Automated Environments for Measuring Cross-Environment Agent Learning》。这篇论文由香港科技大学广州校区、DeepWisdom等多家机构的团队合作完成作者包括Jiayi Zhang、Yiran Peng等。论文发表于2025年12月3日v2版本聚焦于代理在异质环境中的学习问题。作为代理研究者这篇论文提供了一个全新的视角和工具帮助我们系统地评估代理的跨环境泛化能力。下面我将从问题背景、核心思路、解决方案、实验结果等方面进行详细介绍适合对代理学习感兴趣的同行阅读。问题背景代理学习为何难以跨环境人类在不同环境中学习时能自然适应各种规则变化——从棋盘游戏到虚拟世界从物理模拟到抽象推理我们都能快速提取底层规律并在不同动态、观察和奖励结构中切换策略。但现有的人工智能代理Agent却远未达到这一水平。当前代理研究的主要痛点有二缺乏异质环境集合大多数代理在单一领域如编码、搜索或游戏内自进化假设环境分布固定。但跨环境学习Cross-Environment Learning尚未得到系统测量因为没有一个可控、异质的环境集合。现有环境多由人工设计扩展性差无法覆盖广泛的规则分布如不同转移函数、观察策略和奖励机制。代理学习表示不统一现有学习方法如提示优化、代码优化或强化学习往往局限于特定环境无法跨设置比较或复用。结果是我们无法回答核心问题代理能否在异质环境中有效学习固定学习方法是否能扩展如论文图1所示Conceptual comparison between learning in a single environment and cross-environment learning单一环境学习仅更新代理组件而跨环境学习则需更新共享的学习过程本身。这突显了代理从“域内优化”向“跨域适应”的转变需求。核心思路环境分解与学习形式化论文的思路非常清晰将环境和学习过程模块化便于自动化生成和系统比较。环境分解论文将环境形式化为元组 E (S, A, T, R, Ω, τ)其中S/A/T/R/Ω/τ分别代表状态空间、动作空间、转移函数、奖励函数、观察函数和终止谓词。进一步分解为三层抽象BaseEnv核心动态层实现底层规则状态、转移、奖励。ObsEnv观察层控制信息可见性全观察 vs. 部分观察。SkinEnv渲染层将观察转换为代理可见模态如文本或图像。这种分层设计允许在动态或观察级别改变规则分布或为相同规则创建不同语义视图如“对齐”语义 vs. “反转”语义例如毒药恢复生命而水减少生命。代理学习形式化论文将代理学习视为组件中心过程Component-Centric Process涉及四个基本对象候选c、组件、轨迹τ、指标m和三个阶段Selection从候选池中选择如Best或Pareto选择。Optimization基于信号如环境动态或指令优化目标组件如提示、代理代码。Evaluation运行候选并计算指标如归一化奖励。这种形式化将学习方法定义为选择、优化和目标的组合便于搜索和比较现有方法如SPO、AFlow等。思路的核心是“自动化模块化”用低成本生成异质环境作为测试床Testbed测量学习方法的扩展性。论文强调固定学习方法在环境多样性增加时失效自适应选择是未来方向。解决方案AUTOENV框架与AUTOENV-36数据集论文通过两个步骤填补空白AUTOENV框架自动环境生成生成管道从环境主题开始用LLM生成详细描述转为YAML DSL领域特定语言。然后编码代理Coding Agents实现三层代码、关卡生成器和验证器。引入自修复循环Self-Repair Loop运行测试收集错误迭代编辑代码。验证管道三阶段验证——执行测试检测崩溃、关卡生成检查可达性和奖励结构、可靠性检查用差分模型测试确保奖励非随机。优势成本低平均$4.12/环境成功率高90%执行成功。支持多模态扩展如结合图像生成模型。如图2所示Overview of the AUTOENV environment generation pipeline管道从DSL到代码实现再到验证形成闭环。AUTOENV-36数据集从100个主题生成65个环境精选36个358个验证关卡覆盖导航、操纵、模式推理等。维度包括奖励二元 vs. 累积各50%。观察全 vs. 部分41.7% vs. 58.3%。语义对齐 vs. 反转78.8% vs. 22.2%。七个LLM在数据集上仅达12-49%归一化奖励证明其挑战性和区分度。学习方法实现在形式化框架下实例化8种方法2选择 × 2优化 × 2组件。定义“学习上界”Learning Upper Bound每个环境选最佳方法作为理想基准。实验结果与启示生成分析在100主题上整体成功率65%人工审阅主题可提升至80%。成本远低于人工。环境评估O3模型最高48.73%GPT-4o-mini最低11.96%。二元奖励环境优于累积部分观察更难反转语义测试鲁棒性。学习实验固定方法在6环境子集上提升8分但扩展到36环境仅3分。自适应选择环境特定方法显著改善但随方法空间扩展收益递减。当前方法与上界仍有差距。这些结果表明异质环境暴露了固定学习的局限自适应是关键但需更智能的元学习机制。结语对代理研究者的价值AUTOENV不仅是环境生成工具更是跨环境代理学习的测试床。代码开源于GitHubhttps://github.com/FoundationAgents/AutoEnv研究者可以扩展数据集、测试新学习方法或探索多模态代理。对于追求通用代理AGI-like Agents的我们这篇论文提醒从单一域到跨域是下一个里程碑。欢迎在评论区讨论你的看法或分享类似工作AUTOENV 论文关键代码实现根据论文内容我从 PDF 附录和相关部分提取了关键代码实现。这些代码主要集中在环境抽象的三层结构BaseEnv、ObsEnv、SkinEnv、环境生成算法、DSL YAML 示例以及学习提示模板上。论文强调这些是框架的核心代码以 Python 抽象类形式呈现用于自动化生成异质环境。以下是详细提取和解释代码基于 PDF 页面的文本OCR 可能有轻微格式调整以提高可读性。1. 环境抽象三层代码Appendix A, PDF Page 14-15论文将环境分解为三层BaseEnv核心动态、ObsEnv观察层和SkinEnv渲染层。这些是抽象类ABC需在具体环境中实现。fromabcimportABC,abstractmethodfromtypingimportAny,Dict,List,Optional,TupleclassBaseEnv(ABC):Defines the true state, transition, and reward.def__init__(self,env_id:int):self.env_idenv_id# env_id means the id of this class env.self._t0self._history:List[]# past stateself._stateNone# current stateself.configsNone# Optional: store latest action side-effect/result for UI/agent feedbackself._last_action_result:AnyNoneself._dsl_config()abstractmethoddef_dsl_config(self): Load DSL configuration from YAML file. Expected path: worlds/{env_id}/config.yaml passabstractmethoddefreset(self,mode:strload,world_id:Optional[str]None,seed:Optional[int]None): Reset environment by either loading an existing world or generating a new one. Args: mode: load to load from file, generate to generate a new world world_id: Used only in load mode. Load the world with this id. seed: Used only in generate mode. Generate a new world with this seed. Behavior: - If mode load: Load world state from file using world_id. - If mode generate: Generate new world using seed, then load it. passabstractmethoddef_load_world(self,world_id:str)-Dict[str,Any]: Load world state from file. Args: world_id: Identifier of the world file to load Returns: Complete world state dictionary passabstractmethoddef_generate_world(self,seed:Optional[int]None)-str: Generate complete world using generator pipeline and save to file. Args: seed: Random seed for reproducible generation Returns: world_id: Identifier of the generated world file passabstractmethoddeftransition(self,action:Dict[str,Any])-Dict[str,Any]: State transition function. Input an action dict with two key: - action: str, the name of action - params: dict, the parameters of action And then apply the transition to self.state passabstractmethoddefreward(self,action:Dict[str,Any])-Tuple[float,List[str],Dict[str,Any]]: Reward Function. It define agent how to get a reward. The state can be obtained from self.state, and past state can be gained from self.history. passclassObsEnv(BaseEnv):Adds observation interface: output semantic observation from true state.def__init__(self,env_id,obs_policy:ObservationPolicy):super().__init__(env_id)self.obs_policyobs_policyabstractmethoddefobserve_semantic(self)-Dict[str,Any]: Semantic-level observation. The observation policy refer to the observation state, such as full, partial, radius. And this function is used to transfer state to semantic obs. passclassSkinEnv(ObsEnv):Adds rendering interface: semantic observation - final input (X).abstractmethoddefrender_skin(self,omega:Dict[str,Any])-Any:Render the final input from semantic observation.passdefdone(self)-bool:# Default: only step count; override/add conditions if neededreturnself._tself.configs[termination][max_steps]defstep(self,action:Dict[str,Any]): Basic step logic for an environment You can modify it in anywhere you want. # Reset last action result; transition can set itself._last_action_resultNones_nextself.transition(action)reward,events,rinfoself.reward(action)self._t1raw_obsself.observe_semantic()agent_obsself.render_skin(raw_obs)if_doneself.done()info{raw_obs:raw_obs,skinned:agent_obs,events:events,reward_info:rinfo,last_action_result:self._last_action_result,}returns_next,reward,if_done,info解释BaseEnv处理核心状态、转移和奖励支持从 YAML DSL 加载配置。ObsEnv添加语义观察支持部分/全观察策略。SkinEnv处理渲染支持文本/图像输出并实现默认step和done方法。这些类是模板实际环境中需实现抽象方法。2. 环境生成算法Appendix B, PDF Page 16论文提供了 AUTOENV 生成管道的伪代码Algorithm 1使用语言模型LM自动化设计、代码合成和验证。# Algorithm 1 AUTOENV: Automated Environment Generation# Require: Environment theme θ, language models LMexec, LMreflect# Ensure: Validated environment E (S, A, T, R, Ω, τ) with up to 15 validated levelsDDESIGN_AUTHORING(θ,LMexec)# Generate structured environment designconfigDSL_SYNTHESIS(D,LMexec)# Convert design to DSL YAMLVALIDATE_DSL(config)# Check schema and interface alignment(files,generator,validator)CODE_SYNTHESIS(config,LMexec)# Generate BaseEnv/ObsEnv/SkinEnv, level generator, and validator# Self-repair on code (up to 40 steps)fortin1to40:ifBASIC_CODE_TEST(files):# Import module, reset and step env, call generator/validatorbreakelse:filesSELF_REPAIR(files,LMreflect)# Edit code based on error messagesifnotBASIC_CODE_TEST(files):reject environment# Execution: runtime stability test with a small ReAct agentifnotEXECUTION_TEST(files):reject environment# Level Generation: generate levels and compute upper boundslevels∅,bounds∅foriin1to15:level_iGENERATE_LEVEL(generator,config)ifVALIDATE_LEVEL(level_i,validator):b_iCOMPUTE_UPPER_BOUND(level_i,validator)# max reward-style upper boundlevels ∪{level_i},bounds ∪{b_i}if|levels|0:reject environment# Reliability: differential model testing on rewardsifnotCONSISTENCY_CHECK(levels,GPT-4o-mini,DeepSeek-V3.1):reject environment SAVE_CONFIGURATION(levels,bounds,config)EPACKAGE_ENVIRONMENT(levels,bounds,files)returnE解释这个算法描述了从主题到验证环境的完整管道包括设计合成、自修复和三阶段验证执行、关卡生成、可靠性。3. DSL YAML 示例Appendix B.4, PDF Page 19-20论文提供了环境 DSL 的 YAML 示例用于定义规则。这里是 “Tower-Stack Connect-Four” 环境的配置。meta:id:tower_stack_connect_fourname:Tower-Stack Connect-Fourdescription:Strategic Connect-Four game where agent competes against heuristic opponent on 6x7 gridstate_template:globals:max_steps:40board_height:6board_width:7agent:player_id:1wins:0opponent:player_id:2last_move:-1policy:heuristic_depth1board:grid:[]filled_columns:[]game:current_player:1winner:0game_over:falsemoves_made:0observation:policy:full_boardparams:{}expose:-board.grid-opponent.last_move-globals.max_steps-game.moves_made-treward:events:-trigger:game_wonvalue_key:win_rewards-trigger:game_lostvalue_key:loss_rewards-trigger:game_timeoutvalue_key:timeout_rewardswin_rewards:agent_victory:1.0loss_rewards:opponent_victory:0.0timeout_rewards:no_winner:0.0transition:actions:-name:drop_diskparams:[column]skin:type:texttemplate:|Step {t}/{max_steps} | Moves: {moves_made} Last opponent move: Column {opponent_last_move}Board (1You,2Opponent,0Empty):{board_display}Available actions:drop_disk(column) where column in[0,1,2,3,4,5,6]Game status:{game_status}termination:max_steps:40conditions:-game.game_over true-game.winner ! 0generator:mode:proceduraloutput_format:yamlpipeline:-name:init_from_templatedesc:Initialize world with empty 6x7 Connect-Four boardargs:{}-name:setup_empty_boarddesc:Create 6x7 grid filled with zeros, initialize column trackingargs:height:6width:7-name:initialize_game_statedesc:Set agent as first player, reset counters and flagsargs:starting_player:1-name:setup_opponent_heuristicdesc:Configure opponent AI with depth-1 heuristic policyargs:policy_type:win_block_randomdepth:1randomization:seed_based:trueparameters:opponent_randomness:[0.0,0.1]world_loading:directory:worlds/{env_id}/format:yamlvalidation_schema:state_templatenaming_convention:{world_id}.yamlmisc:logging:truestore_rollouts:truedebug_mode:false解释这个 YAML 定义了状态模板、观察、奖励、转移、皮肤、终止和生成器。用于指导编码代理生成具体代码。4. 学习提示模板Appendix D.4, PDF Page 32论文形式化了代理学习过程这里是优化信号的提示模板示例。# Signal Prompt Templates# Dynamics-focused analysisDYNAMICS_OPTIMIZATION_PROMPT You are an expert at reverse-engineering environment dynamics from agent trajectories. Input trajectories (human-readable): {trajectories} Optional current component (prompt or agent code excerpt): {component_content} Write a concise analysis (plain text) that covers: - Environment: key state variables, observations, and action space the agent appears to have. - Transitions: common preconditions → effects; typical progress vs. dead-ends; termination cues. - Rewards: which actions/events correlate with reward changes; signs of sparse/dense reward. - Failures: frequent mistakes and likely causes, with brief evidence from the trajectories. - Strategies: practical heuristics/rules to increase reward and reduce mistakes. - Uncertainties: what remains unclear and what evidence would disambiguate it. - Confidence: your overall confidence (0.0-1.0). # Instruction-focused analysisINSTRUCTION_OPTIMIZATION_PROMPT You evaluate agent trajectories to improve the agents instruction/policy prompt. Input trajectories (human-readable): {trajectories} Optional current instruction/code excerpt: {component_content} Write a concise diagnosis and proposal (plain text) that covers: - Diagnosis: concrete failure patterns (perception, action choice, planning, termination misuse, etc.). - Principles: short, general rules the agent should follow (imperative and checkable). - Step Guidelines: when-then style rules for common situations. - Guardrails: behaviors the agent must avoid, with conditions. - Mini Examples (optional): tiny templates that illustrate correct handling. - Measurement: how success should be measured and expected direction of change. - Confidence: your overall confidence (0.0-1.0). 解释这些提示用于从轨迹中提取信号优化代理组件如提示或代码。Dynamics 焦点于环境规则Instruction 焦点于行为改进。其他关键点环境文件结构Appendix B.3, Page 19包括 config.yaml、env_main.py、levels/ 等用于存储生成的关卡。学习案例Appendix D.5, Page 32示例代理指令如滑动拼图的反转目标。论文代码仓库https://github.com/FoundationAgents/AutoEnv可进一步探索实际实现。这些是论文中提到的核心代码部分。如果需要更多附录如学习算法细节可以指定页码或查询扩展。AUTOENV 论文通俗解释AI 代理如何在不同“世界”里学习嘿朋友你说还是没读懂这篇论文别担心我来用大白话重新给你讲一遍。想象一下这篇文章就像在说人类玩游戏时能轻松从象棋切换到王者荣耀因为我们会根据不同规则调整学习方式。但 AI 代理就是那些智能机器人程序目前只会在一个固定“游戏”里练级换个游戏就傻眼了。这篇论文想解决这个问题发明了一个工具箱让 AI 能在各种乱七八糟的环境中练习学习。咱们一步步拆解避开专业术语用生活例子比喻。1.问题是什么为什么重要从摘要和介绍部分人类超级适应力强比如你从现实开车切换到玩赛车游戏能很快搞懂新规则比如虚拟世界没碰撞伤害。但现在的 AI 代理不行它们大多在单一环境如编程任务或网页搜索里“自学成才”靠人类预设的数据或规则。论文说这不够“智能”——真正的 AI 应该跨环境学习Cross-Environment Learning意思是能在不同规则的世界里自动调整策略。痛点有两个没地方练没有一大堆多样化的“虚拟世界”供 AI 测试。现有环境都是人工设计的贵且少。学习方式乱每个 AI 学习方法如优化提示词或改代码都各自为政没法统一比较。论文用图1左边单一环境学习只更新 AI 内部右边跨环境学习还更新“怎么学”的过程来对比。简单说AI 现在像只会一种游戏的玩家论文想让它变成“全能选手”。2.怎么解决核心思路拆解 自动化从相关工作和第3节论文分成两步走像搭乐高积木一样模块化。第一步自动造“世界”——AUTOENV 框架把环境拆成三层像 onion 一样核心层 (BaseEnv)底层规则比如游戏怎么走转移、怎么得分奖励、啥时结束。观察层 (ObsEnv)AI 能看到啥全图还是只看局部像王者荣耀的迷雾模式。皮肤层 (SkinEnv)怎么呈现文字描述还是图片比如文本冒险 vs. 图形游戏。生成过程像 AI 工厂输入一个主题e.g., “迷宫探险”AI 先写描述转成 YAML 文件一种简单配置文件然后生成代码。代码有bugAI 自修最后验证三关跑得通不、能造关卡不、奖励公平不用两个 AI 测试确保强 AI 得分高不是随机。结果成本低平均4刀一个环境成功率高。论文造了 AUTOENV-36 数据集36个环境358关覆盖导航、拼图等。奖励分“过关就行”和“攒分”观察分“全知”和“局部”描述分“正常”毒药有害和“反转”毒药有益测 AI 别被文字骗。图2展示了流程从主题到代码到验证像流水线造游戏。第二步统一学习方式把 AI 学习拆成三阶段像升级游戏角色Selection选人从一堆 AI 版本挑好的e.g., 选得分最高的或平衡得分和成本的。Optimization优化改 AI 部件提示词、代码、工具基于轨迹AI 的行动记录。信号分两种环境规则学动态或指令改行为。Evaluation评估跑环境得分归一化奖励0-100%。这样学习方法就成了组合拳。论文试了8种定义“上界”每个环境挑最佳方法作为理想目标。3.实验结果学到了啥教训从第5节造环境牛100主题65%成功成本4.12刀。人工帮忙审主题成功率上80%。环境难7个大模型如 GPT-5、O3在36环境上只得12-49%分证明数据集有挑战。简单环境二元奖励、全观察容易反转描述测出 AI 依赖文字。学习实验固定一种学习方法在小环境6个提升8分但全36环境只剩3分——多样性一多就失效了。自适应每个环境换方法更好但加方法数收益递减从1到4方法上界提升但边际小。当前与上界差5-8%说明还有进步空间。简单说单一招式打天下不行得因地制宜。但现在自适应还初级未来需更聪明。4.论文贡献和启发结尾部分贡献AUTOENV工具 36环境数据集 统一学习框架。代码开源GitHub链接在文末。启发AI 代理要真智能得练跨界。固定学习不靠谱自适应是方向但别指望简单堆方法——得开发“学怎么学”的元能力。怎么样这次用游戏比喻是不是清楚多了论文本质是给 AI 研究者一个“健身房”测代理在乱世中的适应力。后记2025年12月18日于上海。